随着科技的飞速发展，智能交通系统已经成为关系人们日常生活的研究热点之一。车牌识别作为智能交通系统的一个重要模块，其研究与发展也日益重要。一个优秀的车牌识别系统能够高效准确地识别车牌，有效地减少城市交通问题。本文在研究了车辆识别系统发展现状的基础上，深入分析了一个完整的车辆车牌识别系统所涉及的基本技术。从图像的预处理、车牌的定位和切割、字符分割和字符识别三个方面介绍了实现该系统所需要的关键步骤和理论基础，在车牌识别模块中采用了模板匹配法的车牌字符识别法。最后对于整个系统进行了展示，并提出了本系统的可改进之处。
目录
摘要 1
关键词 1
Abstract 1
Key Words 1
1绪论 2
1.1研究背景和意义 2
1.2国内外研究状况 2
1.3本文主要研究内容 3
2 车牌识别系统设计 3
2.1 车牌识别系统组成 3
2.2 开发平台 4
3车牌图像预处理与车牌定位 4
3.1 车牌图像预处理 4
3.1.1图像灰度化 4
3.1.2图像增强 5
3.1.3图像边缘提取 6
3.1.4图像二值化 6
3.1.5 形态学滤波 7
3.1.6 图像旋转 7
3.2车牌定位 7
3.2.1车牌特征 7
3.2.2车牌定位 8
4车牌字符识别 9
4.1车牌字符分割 9
4.2 车牌字符识别 10
4.2.1模板匹配法 10
4.2.2基于神经网络的车牌字符识别法 10
4.2.3基于特征分析的车牌字符识别法 10
5系统测试与分析 11
5.1系统演示界面 11
5.2 测试结果与分析 16
6总结与展望 16
致谢 17
参考文献 17
车牌识别系统的设计与实现
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原文链接：http://www.jxszl.com/jsj/wljs/563994.html